Cerrar la brecha de transformación de IA: Cómo preparar a tu empresa para la IA agéntica

En medio de todo el entusiasmo en torno a la IA, hay un tema clave que falta en la discusión: la brecha de transformación de IA.

A estas alturas, organizaciones de todos los tamaños sienten la presión de implementar la IA. Y algunos colaboradores son cada vez más productivos: escriben, programan y analizan más rápido.

Pero ¿se han vuelto las empresas más productivas en su conjunto porque sus empleados usan LLM? Todavía no. Un estudio de PwC, se abre en una pestaña nueva muestra que solo el 12% de los directores ejecutivos informan un ROI significativo de las inversiones en IA generativa, y el 95% de los proyectos piloto no ofrecen un ROI medible, según un estudio del MIT, se abre en una pestaña nueva.

A pesar del aumento de los presupuestos de IA y del incremento en la productividad individual, la mayoría de las organizaciones no están viendo el retorno esperado. La razón es muy sencilla: un personal productivo no equivale automáticamente a una organización productiva.

Entonces, ¿cómo experimentar los beneficios organizacionales que promete la transformación de IA?
A fin de cuentas, cerrar la brecha de transformación de IA no depende de qué tan potentes sean tus herramientas de IA ni de cuántas personas las utilicen. Se trata de rediseñar el funcionamiento real de tus flujos de trabajo.

¿Qué es la transformación de IA?

La transformación de IA es un proceso integral en el que una organización integra la inteligencia artificial (IA) en todos los aspectos de sus operaciones, productos y servicios. La transformación de IA puede implicar la implementación de múltiples tipos de IA, como la IA generativa, utilizada para crear texto, imágenes y otros contenidos, y la IA agéntica, que se refiere a aplicaciones de IA que ejecutan tareas de forma autónoma.

La mayoría de las empresas planean usar la IA para automatizar tareas, sintetizar información, acelerar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente y crear productos o servicios.

La transformación de IA va más allá de simplemente adoptar algunas herramientas de IA; representa un cambio fundamental en la estrategia empresarial, los procesos operativos y la cultura organizacional. Y esta es precisely la razón por la que resulta tan difícil. Para adaptar y transformar aspectos del negocio, primero es necesario comprenderlos adecuadamente, pero la mayoría de las empresas no lo hacen.

Permíteme explicarlo a detalle.

¿Cuáles son los mayores desafíos de la transformación de IA?

Los mayores desafíos de la transformación de IA surgen al escalar la IA más allá de personas o equipos individuales. Es posible que los colaboradores programen, generen ideas e investiguen más rápido que nunca, pero ese valor se queda atrapado en silos. No se acumula ni se conecta.

La buena noticia es que ya hemos visto este desafío con el avance tecnológico en el pasado, y podemos aplicar esas lecciones a los retos actuales.

En la década de 1890, las fábricas funcionaban con vapor, mediante una compleja red de correas y poleas. Cuando llegó la electricidad, los propietarios de las fábricas reemplazaron el motor de vapor por un motor eléctrico, pero mantuvieron la misma distribución en la planta. A pesar de que la nueva tecnología hacía que las máquinas individuales fueran más rápidas, la productividad de la fábrica apenas aumentó durante 30 años.

No fue sino hasta que alguien cuestionó cómo debía fluir realmente el trabajo que la fábrica experimentó verdaderos aumentos de productividad. Alguien finalmente comprendió el trabajo a profundidad para rediseñarlo de forma que maximizara los beneficios del motor eléctrico.

Estamos en ese mismo momento con la IA: las empresas han cambiado el motor, pero aún no han rediseñado la fábrica.

Para rediseñar la empresa para la IA, especialmente para la IA agéntica, es necesario entenderla con claridad: dónde están los traspasos de información, dónde están los cuellos de botella y dónde se toman las decisiones. Solo al comprender la empresa se puede examinar, cuestionar y rediseñar para maximizar el valor de la IA.

Sin embargo, según una encuesta reciente de Lucid, se abre en una pestaña nueva, la mayoría de las empresas carecen de la documentación necesaria para comprender su negocio adecuadamente:

• El 49% de los trabajadores del conocimiento afirman que los flujos de trabajo operativos actuales de su organización están poco o casi nada documentados.
• El 60% afirma que la mitad o más de los flujos de trabajo de su equipo dependen de conocimientos informales o dependientes de las personas.
• El 80% depende del conocimiento empírico u organizacional para completar su trabajo.

En resumen: la transformación de IA nunca alcanzará su máximo potencial hasta que se comprendan y documenten los procesos empresariales, los flujos de trabajo, las arquitecturas, los flujos de datos y las prácticas de colaboración actuales.

Las tres fases de la transformación de IA

Un artículo reciente de a16z describe en detalle la brecha entre la IA individual y la IA institucional. Sin embargo, he notado que la mayoría de las organizaciones tienen dificultades para realizar la transición de una a otra. ¿Por qué? Porque hay una fase crítica que falta entre el estado actual y la meta final. Analicémosla más de cerca.

Fase uno: IA individual

La fase de IA individual es en la que se encuentran la mayoría de las empresas hoy en día. Durante esta fase, las personas utilizan ChatGPT, Copilot, Claude y otras herramientas de IA de forma individual para acelerar sus tareas. Muchos son más productivos en sus puestos de trabajo, pero nada más ha cambiado en la organización.

La IA individual es una fase importante que implica experimentación y aprendizaje, pero existe un límite en el valor que puede aportar a las organizaciones en su conjunto.

Fase dos: Visibilidad y mapeo

Por más que las organizaciones lo intenten, simplemente no es posible dar el salto de la IA individual a la IA institucional. Hay una fase clave intermedia que la mayoría de las empresas pasa por alto: hacer visible lo invisible.

Sabemos que la meta final es una organización rediseñada y optimizada para la IA. Sin embargo, antes de poder rediseñar cualquier cosa, debes conocer el estado actual. Es por eso que la fase dos gira en torno a la documentación: mapear procesos, sistemas y dependencias. Una vez que extraes el conocimiento institucional de la mente de las personas y lo plasmas en un modelo visual compartido, resulta mucho más fácil cuestionar el diseño existente e identificar dónde aportaría más valor la IA.

Pero las personas no son las únicas que necesitan documentación sobre el funcionamiento del negocio. Para que los agentes de IA interactúen con diversos sistemas y procesos empresariales, también requieren un contexto significativo para operar con eficacia. Forrester afirma: “Los agentes de IA necesitan instrucciones paso a paso sobre cómo ejecutar tareas. En la mayoría de las empresas actuales, este conocimiento práctico reside en flujos de trabajo fragmentados, datos no documentados y procesos no oficiales”. (Blog de Forrester, “Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today”, julio de 2025).

Fase tres: IA institucional

La IA institucional es el destino: flujos de trabajo rediseñados y enfocados prioritariamente en la IA que impulsan la productividad en toda la organización. En esta fase, los procesos principales se han reconstruido desde cero para incorporar por completo a los agentes de IA. La IA ya no es una herramienta de productividad individual, sino una capacidad gobernada y confiable que está alineada con los objetivos generales de la organización.

Cómo cerrar la brecha de transformación de IA

Dentro de la fase dos, que sirve de puente entre la IA individual y la institucional, recomiendo que las organizaciones sigan algunos pasos específicos: visualizar la realidad actual, alinearse con una estrategia e implementar con contexto.

Visualizar la realidad

El primer paso para cerrar la brecha de transformación de IA es obtener visibilidad de cómo se realiza realmente el trabajo, no solo de los procesos descritos en una wiki obsoleta de la empresa. Piensa en las decisiones de criterio, las concesiones y las reglas no escritas que existen dentro de cada proceso. Capturar todo este contexto en un espacio visual compartido crea la base para la preparación para la IA.

A partir de ahí, puedes evaluar tus flujos de trabajo, procesos y sistemas actuales para diagnosticar qué tan bien equipados están para la mejora mediante IA. Después de todo, agregar IA a una operación ineficiente solo magnificará el problema, no lo resolverá. Es importante considerar detenidamente qué partes de la empresa están listas para la IA y cuáles deben optimizarse primero.

Las actividades clave en este paso incluyen:

• Capturar el conocimiento tácito en mapas de procesos, se abre en una pestaña nueva y diagramas de sistemas, se abre en una pestaña nueva visuales

• Evaluar el estado actual para identificar casos de uso prioritarios para la IA agéntica, se abre en una pestaña nueva

• Identificar las dependencias del sistema y los puntos de integración dentro de los flujos de trabajo

Alinear a la organización

A continuación, querrás alinear a los equipos en torno a una estrategia de IA que aclare una visión compartida, defina nuevos flujos de trabajo para lograr esa visión y establezca marcos de gobernanza para proteger la implementación. Considera lo siguiente: ¿cómo se rediseñarán los procesos? ¿Dónde trabajarán juntos las personas y los agentes de IA? ¿A qué sistemas se deberá tener acceso en cada flujo de trabajo? ¿Cómo se asegurará la organización de que todos tengan acceso a la información correcta?

Desarrollar una estrategia de IA empresarial, se abre en una pestaña nueva es similar al proceso que utilizan los equipos para desarrollar productos. Los líderes necesitan un espacio para reunirse, en tiempo real o de forma asincrónica, para generar ideas, priorizar y planificar. Y los equipos necesitan acceso a documentación centralizada, con control de versiones y que siempre esté aprobada y actualizada.

Este proceso suele incluir:

• Facilitar la planificación estratégica , se abre en una pestaña nuevapara priorizar las inversiones en IA en función de los objetivos, los riesgos y los retornos proyectados

• Rediseñar la arquitectura de los flujos de trabajo y definir los roles entre personas y agentes de IA mediante diagramas RACI, se abre en una pestaña nueva y diagramas de carriles, se abre en una pestaña nueva

• Establecer gobernanza, flujos de aprobación y límites de cumplimiento para las iniciativas de IA

Construir el futuro

Al comprender tu estado actual y contar con planes para tu estado futuro, puedes implementar y escalar la IA de manera efectiva. Este paso implica coordinar tareas de ejecución, implementar agentes en flujos de trabajo rediseñados, además de perfeccionar y escalar procesos entre los diferentes equipos.

Destaca también que es el punto en el que tu documentación se convierte en infraestructura. Si bien históricamente la documentación funcionaba principalmente como un elemento de cumplimiento o un recurso visual para presentaciones, ahora sirve como la capa de contexto crítica que guía la toma de decisiones de los agentes de IA. Por ejemplo, he visto equipos que utilizan Lucid para documentar su plan operativo y conectar sus recursos visuales de Lucid directamente a sus herramientas de IA (incluidas ChatGPT, Claude y Microsoft Copilot) mediante el servidor MCP de Lucid, se abre en una pestaña nueva para una ejecución fluida.

Implementar IA a escala implica lo siguiente:

• Crear cronogramas, se abre en una pestaña nueva de implementación flexibles con hitos claros, dependencias y encargados de las tareas

• Ingresar la documentación de procesos aprobada directamente en un entorno de ejecución de IA para que los agentes la sigan

• Monitorear los resultados y actualizar la documentación dentro de una única fuente de verdad gobernada (como el acelerador de procesos , se abre en una pestaña nuevaen Lucid)

Ejemplos de transformación de IA

A medida que más organizaciones buscan pasar de la IA individual a la IA institucional, surge un elemento común: las implementaciones más exitosas dependen de recursos visuales claramente documentados. A continuación, se presentan un par de ejemplos de organizaciones que lideran el cambio.

Carta: Mapeo de flujos de trabajo agénticos

Cuando Carta se propuso implementar agentes de IA autónomos para gestionar flujos de trabajo contables complejos, lo que finalmente les ahorró más de 3500 horas al mes, descubrieron que el secreto de la automatización inteligente residía en la creación de un plano visual impecable.

Antes de que un agente de IA pudiera intervenir en el proceso de conciliación de efectivo, ejecutar tareas basadas en herramientas y tomar microdecisiones, los operadores humanos necesitaban comprender a profundidad el proceso existente, hasta el último caso límite.

El equipo de Carta eligió visualizar su proceso en Lucid. Con el diagrama de Lucid como capa contextual, lo tradujeron a un agente que ahora realiza la gran mayoría del trabajo manual, con controles ocasionales de supervisión humana. A medida que el agente o el equipo observaban desviaciones del proceso documentado oficialmente o decisiones que quedaban fuera de los márgenes establecidos, perfeccionaban el proceso en Lucid y actualizaban al agente en consecuencia.

La IA ya está transformando la forma en que trabajamos en Carta, y Lucid es fundamental para ese cambio”, afirmó Henry Ward, CEO de Carta. “Lucid ha sido de inestimable valor para mapear e iterar en los flujos de trabajo de IA con nuestros equipos de negocio desde las primeras etapas del proceso, brindándonos la claridad que necesitamos antes de codificarlos en otros sistemas. Esa colaboración en etapas iniciales ha sido crítica para ayudarnos a convertir ideas ambiciosas en soluciones de IA prácticas y escalables”.

Uber: Creación de planos para la toma de decisiones con IA

Uber Technologies, una de las empresas de viajes compartidos más grandes del mundo, ya ha reconocido el valor de un plano visual para acelerar una iniciativa clave de IA y ahorrar millones de dólares.

Para una organización de este tamaño, responder a millones de tickets de soporte por semana representa un gasto significativo. Buscaron automatizar este proceso utilizando IA agéntica, pero para construir esta automatización, debían proporcionar el contexto adecuado para que el agente pudiera responder adecuadamente a las solicitudes de soporte.

Uber ya contaba con documentación en formato de árbol de decisión en Lucid que guiaba a los representantes de soporte en la atención de tickets. Utilizando estos recursos visuales como base, crearon documentación de soporte integral y de múltiples capas en Lucid para que sirviera como plano de referencia para el agente de soporte.

El proyecto va camino a automatizar el 70% de los tickets de respuesta para finales de 2026, con un ahorro anual proyectado de 500 millones de dólares.

Da los siguientes pasos en tu trayecto de transformación de IA

Cerrar la brecha entre la IA individual y la IA institucional requiere visibilidad, alineación y gobernanza. Algunas herramientas pueden facilitar la creación de diagramas básicos pero carecen de gobernanza, mientras que otras ofrecen estandarización pero carecen de colaboración. Lucid ofrece lo mejor de ambos mundos, equilibrando la flexibilidad con la inteligencia y la estructura para ayudarte a visualizar tu estado actual, rediseñar tu organización y gestionar la implementación.

Lucid respalda la transformación de IA con lo siguiente:

• Más de 100 integraciones con las aplicaciones principales, incluido un servidor MCP para conectarse con los principales LLM
• Funciones de diagramación intuitivas e inteligentes para acelerar la visualización de procesos, sistemas y datos
• Complementos avanzados para agilizar la estandarización y gobernanza de la documentación
• Un equipo de servicios profesionales para ofrecer soluciones personalizadas